Выявление и клиническая характеристика фенотипов сна у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Нарушение сна – одна из распространенных жалоб пациентов с хронической обструктивной болезнью легких (ХОБЛ). Сон у пациентов с ХОБЛ может сопровождаться десатурацией, что субъективно и объективно ухудшает его качество.

Цель – выявить и охарактеризовать фенотипы сна у пациентов с ХОБЛ.

Материал и методы. В исследовании приняли участие 60 мужчин (средний возраст 65,6 ± 8,3 года) с ХОБЛ вне обострения. Все пациенты заполняли опросник CAT (COPD Assessment Test) для оценки выраженности симптомов ХОБЛ, шкалу mMRC (modified Medical Research Council Dyspnea Scale) в баллах для определения интенсивности одышки, шкалу оценки тревоги и депрессии HADS (Hospital Anxiety and Depression Scale), шкалу сонливости Эпворта, также у них определялся Питтсбургский индекс качества сна (Pittsburgh Sleep Quality Index, PSQI). Наряду с этим проводились спирометрия и ночная мониторинговая пульсоксиметрия портативным оксиметром с пальцевым датчиком. Пациенты, которые сообщали о храпе в анамнезе и/или у которых по результатам ночной мониторинговой пульсоксиметрии был выявлен пилообразный рисунок кривой сатурации, были направлены на углубленное исследование сна с последующей консультацией сомнолога.

Результаты. По результатам проведенных исследований пациенты с ХОБЛ были разделены на три фенотипа сна: ХОБЛ + синдром обструктивного апноэ сна (СОАС) (n = 7); ХОБЛ с ночной десатурацией (n = 25); ХОБЛ без ночной десатурации (n = 28). Фенотип ХОБЛ + СОАС по сравнению с двумя другими характеризовался достоверно более высоким индексом массы тела, большей сонливостью по данным шкалы Эпворта и более выраженными симптомами ХОБЛ по данным CAT. Фенотипы с ночной десатурацией и без нее не имели достоверных различий по объему форсированного выдоха за 1-ю секунду и индексу массы тела, однако дневные и минимальные значения сатурации значительно различались. В отношении качества сна по данным PSQI достоверных различий между различными фенотипами получено не было.

Заключение. Идентификация и характеристика фенотипов сна при ХОБЛ способствует их раннему выявлению и персонифицированному подходу к лечению.

Об авторах

Ирина Борисовна Пономарева

Рязанский государственный медицинский университет им. академика И.П. Павлова

Автор, ответственный за переписку.
Email: docib@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-0273-4388
SPIN-код: 3984-1944
Scopus Author ID: 57201763814

к. м. н., доцент кафедры факультетской терапии им. профессора В.Я. Гармаша

Россия, ул. Интернациональная, 3А, Рязань, 390000

Сергей Иванович Глотов

Рязанский государственный медицинский университет им. академика И.П. Павлова

Email: sergeyglot@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4445-4480
SPIN-код: 7524-9816
Scopus Author ID: 57203780371

к. м. н., доцент кафедры факультетской терапии им. профессора В.Я. Гармаша

Россия, ул. Интернациональная, 3А, Рязань, 390000

Олег Михайлович Урясьев

Рязанский государственный медицинский университет им. академика И.П. Павлова

Email: uryasev08@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-8693-4696
SPIN-код: 7903-4609
Scopus Author ID: 57195313767

д. м. н., профессор, заведующий кафедрой факультетской терапии им. профессора В.Я. Гармаша

Россия, ул. Интернациональная, 3А, Рязань, 390000

Эдуард Сергеевич Бельских

Рязанский государственный медицинский университет им. академика И.П. Павлова

Email: ed.bels@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1803-0542
SPIN-код: 9350-9360
Scopus Author ID: 57195313786

к. м. н., доцент кафедры факультетской терапии им. профессора В.Я. Гармаша

Россия, ул. Интернациональная, 3А, Рязань, 390000

Список литературы

  1. Clímaco DCS, Lustosa TC, Silva MVFP, Lins-Filho OL, Rodrigues VK, de Oliveira-Neto LAP et al. Sleep quality in COPD patients: Correlation with disease severity and health status. J Bras Pneumol. 2022;48(3):e20210340. PMID: 35508063. PMCID: PMC9064624. https://doi.org/10.36416/1806-3756/e20210340
  2. Sampol J, Miravitlles M, Sáez M, Pallero M, Sampol G, Ferrer J. Poor sleep quality, COPD severity and survival according to CASIS and Pittsburgh questionnaires. Sci Rep. 2023;13(1):18656. PMID: 37907621. PMCID: PMC10618283. https://doi.org/10.1038/s41598-023-45717-9
  3. [Genzor S, Mizera J, Kiml J, Petr Jakubec, Milan Sova. Chronic lung diseases and sleep. Vnitr Lek. 2022;68(6):398–401 (In Czech)]. PMID: 36316202. https://doi.org/10.36290/vnl.2022.081
  4. Низов А.А., Ермачкова А.Н., Абросимов В.Н., Пономарева И.Б. Комплексная оценка степени тяжести ХОБЛ на амбулаторно-поликлиническом приеме. Российский медико-биологический вестник им. академика И.П. Павлова. 2019;27(1):59–65. [Nizov AA, Ermachkova AN, Abrosimov VN, Ponomareva IB. Сomplex assessment of the degree of chronic obstructive pulmonary disease COPD severity on out-patient visit. Rossiyskiy mediko-biologicheskiy vestnik imeni akademika IP Pavlova = IP Pavlov Russian Medical Biological Herald. 2019;27(1):59–65 (In Russ.)]. EDN: SNXLJF. https://doi.org/10.23888/PAVLOVJ201927159-65
  5. Rafanan AL, Baquilod RA. Sleep-related breathing complaints in chronic obstructive pulmonary disease. Sleep Med Clin. 2022;17(1):99–109. PMID: 35216765. https://doi.org/10.1016/j.jsmc.2021.10.008
  6. van Zeller M, Basoglu OK, Verbraecken J, Lombardi C, McNicholas WT, Pepin J-L et al; European Sleep Apnoea Database study group; European Sleep Apnoea Database study group. Sleep and cardiometabolic comorbidities in the obstructive sleep apnoea – COPD overlap syndrome: Data from the European Sleep Apnoea Database. ERJ Open Res. 2023;9(3):00676-2022. PMID: 37483278. PMCID: PMC10359039. https://doi.org/10.1183/23120541.00676-2022
  7. Locke BW, Lee JJ, Sundar KM. OSA and chronic respiratory disease: Mechanisms and epidemiology. Int J Environ Res Public Health. 2022;19(9):5473. PMID: 35564882. PMCID: PMC9105014. https://doi.org/10.3390/ijerph19095473
  8. Flenley DC. Sleep in chronic obstructive lung disease. Clin Chest Med. 1985;6(4):651–61. PMID: 2935359.
  9. McNicholas WT, Hansson D, Schiza S, Grote L. Sleep in chronic respiratory disease: COPD and hypoventilation disorders. Eur Respir Rev. 2019;28(153):190064. PMID: 31554703. PMCID: PMC9488904. https://doi.org/10.1183/16000617.0064-2019
  10. Lyons MM, Bhatt NY, Pack AI, Magalang UJ. Global burden of sleep-disordered breathing and its implications. Respirology. 2020;25(7):690–702. PMID: 32436658. https://doi.org/10.1111/resp.13838
  11. Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease. Global Strategy for the Diagnosis, Management and Prevention of Chronic Obstructive Pulmonary Disease. 2024 Report. URL: https://goldcopd.org/2024-gold-report (date of access – 12.05.2025).
  12. Graham BL, Steenbruggen I, Miller MR, Barjaktarevic IZ, Cooper BG, Hall GL et al. Standardization of spirometry 2019 update an official American Thoracic Society and European Respiratory Society Technical Statement. Am J Respir Crit Care Med. 2019;200(8):e70–e88. PMID: 31613151. PMCID: PMC6794117. https://doi.org/ 10.1164/rccm.201908-1590ST
  13. Berry RB, Budhiraja R, Gottlieb DJ, Gozal D, Iber C, Kapur VK et al.; American Academy of Sleep Medicine. Rules for scoring respiratory events in sleep: Update of the 2007 AASM Manual for the scoring of sleep and associated events. Deliberations of the sleep apnea definitions task force of the American Academy of Sleep Medicine. J Clin Sleep Med. 2012;8(5):597–619. PMID: 23066376. PMCID: PMC3459210. https://doi.org/10.5664/jcsm.2172
  14. Johns MW. A new method for measuring daytime sleepiness: The Epworth sleepiness scale. Sleep. 1991;14(6):540–45. PMID: 1798888. https://doi.org/10.1093/sleep/14.6.540
  15. Buysse DJ, Reynolds CF 3rd, Monk TH, Berman SR, Kupfer DJ. The Pittsburgh Sleep Quality Index: A new instrument for psychiatric practice and research. Psychiatry Res. 1989;28(2):193–213. PMID: 2748771. https://doi.org/10.1016/0165-1781(89)90047-4
  16. Adler D, Bailly S, Benmerad M, Joyeux-Faure M, Jullian-Desayes I, Soccal PM et al. Clinical presentation and comorbidities of obstructive sleep apnea – COPD overlap syndrome. PLoS One. 2020;15(7):e0235331. PMID: 32645005. PMCID: PMC7347183. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0235331

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. Паттерны сатурации при различных фенотипах сна у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких (ХОБЛ): А – ХОБЛ без ночной десатурации; Б – ХОБЛ с ночной десатурацией; В – синдром перекреста (ХОБЛ + синдром обструктивного апноэ сна)

Скачать (73KB)
Метаданные

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».